UE5 DeepSeek插件开发全攻略,重塑Excel的智慧边界:ExcelAgentTemplate架构深度解析与LLM集成最佳实践。

虚幻引擎 UE5 制作 DeepSeek 插件并打包发布指南

插件开发环境配置

确保安装了 UE5 最新版本(推荐 5.3 或更高),并启用 C++ 项目模板。打开 Visual Studio(2022 推荐)配置开发环境,安装必要的 .NET 和 C++ 工具链。

在项目目录中新建插件文件夹(如 Plugins/DeepSeekPlugin),包含以下结构:

DeepSeekPlugin/  
│── Resources/  
│── Source/  
│   │── DeepSeekPlugin/  
│   │   │── Private/  
│   │   │── Public/  
│   │   │── DeepSeekPlugin.Build.cs  
│── DeepSeekPlugin.uplugin  

编辑 uplugin 文件,填写插件元信息(如版本、开发者、依赖模块):

{
    "FileVersion": 3,
    "Version": 1.0,
    "FriendlyName": "DeepSeek Plugin",
    "Description": "Integrates DeepSeek AI services into UE5",
    "Category": "AI",
    "Modules": [
        {
            "Name": "DeepSeekPlugin",
            "Type": "Runtime",
            "LoadingPhase": "PostConfigInit"
        }
    ]
}
实现插件核心功能

Public/ 下创建接口类(如 DeepSeekInterface.h),定义与 DeepSeek API 交互的函数:

#pragma once  
#include "Kismet/BlueprintFunctionLibrary.h"  
#include "DeepSeekInterface.generated.h"  

UCLASS()  
class DEEPSEEKPLUGIN_API UDeepSeekInterface : public UBlueprintFunctionLibrary  
{  
    GENERATED_BODY()  
public:  
    UFUNCTION(BlueprintCallable, Category = "DeepSeek")  
    static FString QueryDeepSeekAPI(const FString& InputText);  
};  

Private/ 中实现 HTTP 请求逻辑(使用 UE 的 HttpModule):

#include "DeepSeekInterface.h"  
#include "HttpModule.h"  
#include "Interfaces/IHttpResponse.h"  

FString UDeepSeekInterface::QueryDeepSeekAPI(const FString& InputText)  
{  
    TSharedRef<IHttpRequest> Request = FHttpModule::Get().CreateRequest();  
    Request->SetURL("https://api.deepseek.com/v1/query");  
    Request->SetVerb("POST");  
    Request->SetHeader("Content-Type", "application/json");  
    Request->SetContentAsString(FString::Printf(TEXT("{\"text\":\"%s\"}"), *InputText));  
    // 同步处理响应(实际项目建议异步)  
    Request->ProcessRequest();  
    return Request->GetResponse()->GetContentAsString();  
}  
测试与调试

在 UE5 编辑器中启用插件(项目设置 → Plugins → 搜索 DeepSeekPlugin)。创建蓝图测试关卡,调用 QueryDeepSeekAPI 节点验证功能。

使用 UE_LOG 输出调试信息,检查网络请求是否正常:

UE_LOG(LogTemp, Warning, TEXT("DeepSeek Response: %s"), *ResponseString);  
打包与发布

编译插件为独立模块,确保 Build.cs 包含依赖项(如 HTTP、JSON):

PublicDependencyModuleNames.AddRange(new string[] { "Core", "HTTP", "Json" });  

打包插件为 .zip 或提交至虚幻商城:

  1. 右键插件文件夹 → Create Archive 生成压缩包。
  2. 商城发布需遵循 Epic 的审核规范(提供文档、截图、测试用例)。
兼容性与维护

标记插件支持的 UE5 版本(修改 upluginEngineVersion),定期更新 API 密钥管理(建议通过项目配置读取)。对于多平台支持,检查 Android/iOS 的 HTTP 权限配置。

通过以上步骤,可实现 DeepSeek 插件的开发与分发,适用于 AI 增强的 UE5 项目。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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